📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析概要
#### WEIスコアの時系列推移
– **全体的なトレンド**: WEIスコアは波打ちながら上昇する傾向を示しています。特に2025年7月1日から7月8日あたりでWEIスコアが0.9近くに達するピークが観察されます。その後はやや低下するものの、高いスコアを保ちながら変動しています。
– **顕著な変動期間**: 7月1日から12日の間に、WEIスコアは0.9付近まで上昇しピークを迎えます。特に7月6日から7日は高スコアが続いています。
#### 異常値
– 各日付の特異なスコアは、通常の変動範囲を超えるもので、社会情勢や個人の突発的なイベントが影響した可能性があります。
– 7月19日にはスコアが0.79と0.69に急落する異常値があり、個人や社会全体に影響を与えた突発的な事象があった可能性を示唆しています。
#### 項目間の相関と分布
– **相関**: 個人WEIと社会WEIには相関が見られ、多くの項目で正の相関を示しています。特に「持続可能性と自治性」は他の社会的指標と強く関連しています。
– **分布と異常**: 各項目のスコアは全体として0.7から0.9の範囲に分布していますが、異常値により分散が広がっていることが箱ひげ図からわかります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解による観察**: トレンド成分は安定した上昇傾向を示し、季節性成分は見られませんでした。残差には一部説明不可能な変動があり、これが異常値の出現に寄与した可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **寄与率**: 主要成分分析から、PC1が主要な変動要因として0.79の寄与率を持ち、WEIを強く構成していることが示されています。ここから、WEIの変動の多くは第一主成分によって説明可能であり、それが特定の項目群（例えば「持続可能性と自治性」）に関係している可能性があります。
#### 背景と要因
– 高スコアや異常値は節目に置かれた調査や政策の変化、経済的或いは社会的要因が影響している可能性があります。例えば、社会的なイベントや報道の影響、または経済指標の発表などが想定されます。
この分析から、WEIスコアの変動がさまざまな要因によって影響を受けていることが理解できました。この結果を元に、さらなる具体的な調査や予測に利用することが望ましいでしょう。
総合WEI 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– グラフは大きく2つの期間に分かれて見え、初期の期間は横ばい、後半の期間は増加しているように見えます。前半と後半のデータが大きく離れ、異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半のデータにはいくつかの異常値が黒くマークされていますが、データ全体としては非常に密集しています。後半では異常値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– データは「実績（実測AI: 青色）」と「前年（比較AI: 緑色）」に分かれています。前半は主に実績値が示され、後半は前年データが密集しています。
– 予測（予測AI）は赤で示されており、後半の予測範囲は緑の前年データに近いので、実測と予測が一致していることが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実測値と異なる時期の前年データは明らかに異なるトレンドを示していますが、後半のデータは前年の動きとかなり一致していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 後半のデータは緑色で密集しており、前年の動きと高い相関があると考えられます。
– 初期データは分散がありますが、後半のデータは明らかに一貫性があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 初期に不安定だったデータが後半では安定し、前年に対する高い一致を示しています。これは、社会やビジネスが外部環境の変化に対応し、安定を取り戻していることを示している可能性があります。
– 順調に回復しているという印象を与え、予測モデルが比較的正確であることを示唆しています。これにより、将来の計画立案や意思決定に自信が持てるでしょう。
個人WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、360日間の個人WEI平均スコアの時系列データを示しています。以下に、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 一般的に、左側の青い点（実績データ）は水平に並んでおり、特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。右側の緑色の点（前年データ）も同様の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点のうち、いくつかの点に異常値の黒い円があります。これらは、他のデータポイントから外れた異常な動きがあったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実績AI）を示し、予測（予測AI）の赤い×マークはグラフ上に無いようです。
– 緑の点は前年の比較データを示しており、このデータは実績データの後に出現しています。
– グラフの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は見られませんが、おそらく異常値の範囲を示しているのかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフ上のデータが左右に分かれていることから、過去のデータ（青）と前年のデータ（緑）があることが分かります。特に、青の実績データと緑の前年データに直接的な因果関係や関連性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青い点は比較的一定の範囲内に収まっており、スコアがそれほど変動していないことを示唆しています。異常値を除けば、全体的に安定した傾向が見られます。
– 緑の点も類似の傾向が観察され、一貫したパターンです。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 全体的に安定したスコアは、生活の特定の部分が一定のパフォーマンスを維持していることを示唆します。
– 異常値の存在は、特定の時期やイベントで異常な変動があったことを示し、特異な出来事や改善・悪化の要因を分析する必要性を示しています。如果指標に改善の余地が見られる場合、施策の評価や生活習慣の改善に役立つ可能性があります。
これらのデータとパターンを理解することは、個人や組織が将来のパフォーマンスを改善し、より良い意思決定を促進する際に役立ちます。
社会WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– `2025年7月1日から2025年9月1日`あたりでは、実績のデータ（青のプロット）が`0.6`から`1.0`の間で分布しているようです。
– `2026年1月1日から2026年7月1日`以降、前年のデータ（緑色）が主に右側に集まり、変化があったことが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測の範囲（灰色）が設定されていますが、その範囲内での大きな外れ値は特にないようです。
– しかし、異常値（黒枠の丸）がいくつか存在し、それらは標準的なデータ範囲から逸脱していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、人間社会の活動や状況を直接反映していると考えられ、過去のプロットとの比較が行えます。
– `X`印は予測値（複数のモデルによるもの）を示しており、これにより将来のトレンドや変化を推測する手がかりとなります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 二つの時系列（実績値と前年の比較）は、それぞれの期間における動向や変化を比較するために用いることができます。
– これにより前年との比較が可能で、社会的な変化や政策の影響を分析することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係を具体的に示すのは難しいですが、密集しているプロットは安定した社会的状況を示すことがあり、分布の変化が潜在的な変動や影響を示唆しています。
6. **社会への影響に関する洞察**:
– このグラフからの洞察として、年度ごとの社会活動の変化や安定性が考察されるため、政策決定やビジネス戦略の策定に活かすことができます。
– 例えば、異常値が特定の期間に集中している場合、それはその期間の特異なイベントや外部要因の影響を示している可能性があります。
このグラフを通じて、人々は日常生活や社会の変化に関する直感的な理解を深めることができ、特に安定性や将来的な予測に関心が集まるでしょう。
個人WEI（経済的余裕） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期は、実績データ（青のプロット）が横ばいで、WEIスコアは約0.8の範囲にあります。
– 時系列が進むにつれて、予測データは主に緑色の点で示され、安定していますが、実績データとの差異を示すものがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データ（青）が示す中に異常値（黒丸で囲まれた）がありますが、大きな変動は見られません。
– 予測データは一貫しているように見え、重大な外れ値はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データ、緑色のプロットは過去の比較データを示しています。
– 灰色の影の部分は予測の不確かさの範囲で、一定の信頼区間を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと過去のデータとの差異が少なく、緑色のプロットは比較的一貫性を持って分布しています。
– 予測データ（各種回帰モデル）は、おおむね最近の実績と一致しており、信頼区間内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは全体として比較的安定しており、大きな波動はありません。
– 予測は実績データに近く、モデリングが効果的に行われている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの安定性は、個人の経済的余裕が大きな変動なく維持されていることを示唆しており、経済的ストレスが少ない生活状況が続いていると考えられます。
– ビジネスや政策においては、予測の安定性が高いことから、大きなリスクのない戦略を立てることができ、個々の経済的な計画や施策が十分な効果を発揮する可能性が高いと見込まれます。
個人WEI（健康状態） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**:
– 最初の期間（約半年間）は各スコアが密集し、特に目立ったトレンドは見られません。
– 後半の期間（2026年）は急遽多数のデータポイントが追加され、全体的には評価が上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に数個の異常値が見つかりますが、大部分は安定しています。
– 後半では一部の予測が急激に高くなっているように見受けられ、これが外れ値と捉えることができるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」で、過去のパフォーマンスとの比較を行っています。
– 特定の色（ピンク、紫、グレー）で示される線は、複数の予測手法を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測により、顕著に異なるパターンが見られます。
– 予測手法が多様であり、それぞれの手法が異なるスコア分布を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前半と後半でデータが集まっている場所が異なり、特に後半では高いWEIスコアの予測が増えています。
– 予測と実績が一致していない部分が強調されることから、実際のスコアと予測値の乖離が見られます。
6. **直感的に感じ取ること、および影響**:
– このグラフを見て、人々は健康状態が予測により変化している様子を見て取るでしょう。
– 予測と実績の間にギャップがあるため、更なるモデルの精緻化やデータの改良が求められるでしょう。
– 健康スコアが向上する傾向を示していることから、適切な介入や生活改善がなされている可能性が考えられ、社会的にもポジティブな影響を与えることが期待されます。
個人WEI（心理的ストレス） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**:
– データは大きく2つの期間に分かれています。最初の期間（左）は密集しており、後半（右）は別の期間として見えている。
– 前半では心理的ストレスのスコアが比較的一貫しており、後半ではより組織的に分布しているように見える。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には異常値がいくつか見られます（黒い輪で示される）。
– 後半の期間の方が予測データが多く、より安定しているように見える。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データで、緑は前年の比較データを示しています。
– 異なる回帰方法が異なる色の線で示されており、予測の不確かさ範囲がグレーのシェーディングで示されています。
– 結果は各モデルの予測の精度を説明するものとして解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データ、前年のデータが比較されています。
– 後半の時期におけるモデルの予測は、実際の前年のデータと密接に関係する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前半の密集したデータは、ストレスが一定の範囲に収まっていることを示唆しています。
– 後半のデータは多くの予測が関与しているため、変動は少ないですが、モデル間の一致が重要です。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 前半の不安定さは、個人や組織のストレス管理の必要性を示唆しています。
– より安定した後半の予測可能性は、ストレス管理の改善が行われたか、あるいは予測モデルの精度が高いことを示しているかもしれません。
– 職場のストレス管理やメンタルヘルスのプログラムの効果を評価するためのデータとして役立ちます。
このグラフは、時間を追ってストレス管理の進展や、その影響をビジネスや個人の生活に反映する方法を示していると考えられます。
個人WEI（自由度と自治） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフを分析してみましょう。
1. トレンド
– 前半（2025年7月頃）は比較的一定の範囲内にスコアが集中しています。この時点のデータは黒い円で示されています。
– 後半（2026年7月頃）になると、スコアは緑のプロットで示され、やや上昇傾向にあるように見えます。
2. 外れ値や急激な変動
– 青いプロットの中に黒い丸で示される異常値がいくつか見られます。これらは他のスコアより顕著に低いものが多いです。
3. 各プロットや要素の意味
– 青色は実績であり、過去の実際のスコアを表しています。
– 緑色は予測で、AIによる将来のスコアの予想です。
– 紫色やピンク色のラインは異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測傾向を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 青（実績）から緑（予測）への推移は、モデルにより異なる予測傾向を持っています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの中では特定の範囲にスコアが集中しており、標準偏差を示す灰色の範囲内に多くのデータがあります。
6. 人間の直感およびビジネスや社会への影響
– 初期の一定したパフォーマンスが、時間と共に改善されていることを示唆しています。これは個人的な自由度や自治が増加している可能性があり、生活の質が向上していることを表すかもしれません。
– ビジネス面では、最適化された決定を行うために、より正確な予測モデルが必要であると考えられます。異常値を適切に管理することも重要です。
全体として、初期のパフォーマンスが安定していたものの、将来的には多少の上昇が見られることから、積極的な改善の兆しとして評価できます。
社会WEI（公平性・公正さ） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **現状のトレンド**:
– グラフの左側には実績の散布（青いプロット）が密集して表示されており、変動が比較的小さいことを示しています。
– 右側の緑色プロット（前年比較）が一定の範囲内で安定しており、横ばい状態になっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**:
– 青い実績データの中に、異常値としてマークされたデータポイントがあります。これらは通常の範囲外で、何らかの異常を示している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と形状の違い**:
– 青いプロット: 実績データ。
– 緑のプロット: 前年の予測されたデータ。
– ピンク、紫、シアンのライン: 異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）による予測。
### 4. 複数の時系列データ間の関係性
– **実績と予測の比較**:
– 実際のデータと予測データの間にはある程度の一致がありますが、一部の予測モデルは実績データから乖離しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**:
– 実績データと前年のデータ間での密な相関性は見て取れますが、一部の予測スコアは異なる動きを示しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的感覚**:
– 実際のデータが安定していないとき、異常値は注意を引き、何らかの課題があることを示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 高いWEIスコアは公正さが保たれていることを示唆しますが、異常値が示す不整合が是正される必要があります。
– 異なる予測モデルの比較により、どのモデルが最も実測値を反映するかを分析することで、より効果的な予測と改善策の提案が可能です。
このグラフは、公平性と公正さの現状を把握し、実際のデータと異なる予測アルゴリズムのパフォーマンスを分析するための有効なツールとなります。
社会WEI（持続可能性と自治性） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、360日間の社会WEI（持続可能性と自治性）スコアを追跡しています。以下にこのグラフから得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（左側）ではスコアがある範囲に集中的に配置されています。
– 中盤で急激に変動し、最終期間では新しい高いレベルにスコアが集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間では外れ値（異常値）が見られます。これがデータの一貫性に影響しているかもしれません。
– 期間中盤で急激な上昇があり、新しい安定した状態に移行しています。
3. **各プロットの意味**:
– 実績データ（青い丸）と昨年のデータ（緑色）があることから、時間の経過による変化を比較できます。
– 予測値（赤いX）が異なる予測モデルによって示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データには相関が見られ、特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰が実績に近い推移を見せていますが、線形回帰はやや異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階ではスコアが低く、期間の終わりにかけて増加しています。これは改善や適応があった可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– スコアの最適化には成功しているように見えるため、持続可能性や自治性への取り組みが実を結んでいると言えます。
– ビジネスや社会においても、改善されたスコアが示すように環境や自治への意識が高まっている可能性があります。この傾向はさらに投資や政策改善の推進力になるかもしれません。
このグラフは、過去のデータと予測を比較し、持続可能性と自治性の指標の変化を評価するのに役立ちます。
社会WEI（社会基盤・教育機会） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 初期には青いプロット（実績AI）が密集しており、ほぼ横ばいです。
– その後、予測は3つのパートに分かれており、各モデルの予測は若干異なっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロット（実績AI）において、一部異常値が観測されていますが、全体的には極端な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータを示し、各々が個別の評価日を指します。
– 緑色の点は昨年のデータを表しており、前年の傾向を見るために役立ちます。
– 紫、ピンク、灰色の線は予測モデルの結果を示しており、それぞれ異なる手法による推定を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年のデータは非常に近い範囲で分布しています。
– 予測モデルの違いにより、各線の形状が異なりますが、実績データと近い範囲で予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアはほぼ1に近い値で安定しています。
– 異なる予測モデル間でのスコア分布の相違は、モデルの特性を反映していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることは、社会基盤や教育の機会が安定していることを示しており、人々は安心感を抱くかもしれません。
– 異なる予測手法が全て同様の安定性を示しているなら、将来的な政策策定にも一定の自信を持って取り組めるでしょう。
– 全体的に大きな下落や上昇がないため、急激な政策変更は不要かもしれませんが、異常値に対する注意が必要です。
このグラフから、人々は社会の安定性を感じつつ、モデル間の違いを理解することで、より良い予測と対応を考えることができるでしょう。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフには時系列でWEIスコアがプロットされており、期間が2025年7月から2026年7月までです。初期の段階ではスコアがほぼ横ばいの状態であることが示されています。その後、2026年以降の予想スコアの分布が見えていますが、予測部分では、スコアが全体的に高く分布しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「異常値」として特定されたプロットは存在し、異常値は2025年内のデータにおいて低いスコアに関連していることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績を示し、緑色は予測値です。
– 黒い丸のオーバーレイは異常値を表しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測がはっきりと分かれており、過去のデータを基にした将来の予測が示されている。緑のプロットは将来の状況を予測しており、その分布は過去の実績よりも安定している可能性があるとも考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲で分布しており、突然発生する異常値に関する詳細な検討が必要です。予測データはより高いスコアに集中しており、予見される改善または変化を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データの安定性と予測データにおける期待される改善は、社会全体が共生や多様性の保障に向けて適応が進んでいる可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策においては、異常値が示す課題領域を改善することで全体スコアが向上し、より良い社会構築に貢献できるでしょう。
このグラフは、現在の状態の評価と将来の予測を通じて、社会の進歩および改善の必要性を視覚的に提供しています。
総合WEI 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
個人WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
社会WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
総合WEI 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップでは、濃淡のある色の分布から、ある期間におけるアクティビティの強さを見ることができます。全体的に明るい色（黄色系）が多い日付は、活動が活発だったことを示しており、暗い色（青系）は活動が少なかったことを示しています。
– 一般的なトレンドとして、特定の時間帯（8時台および15時台）に明るい色が連続している日がいくつか見受けられ、これに周期性がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の日に、他と比較して特に明るいまたは暗い状態が現れています。これは特別なイベントまたは異常値が発生したことを示している可能性があります。
– 例えば、7月7日や7月20日は特に活動が活発であったことが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– このヒートマップは時間と日付に基づいて色で活動レベルを示しているため、縦の時間軸と横の日付軸が交差する位置における色濃度でその瞬間の活動強度を把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯での色の濃淡の変化から、時間帯を跨いでの活動パターンの変動を見ることができます。
– 同じ日の異なる時間帯での活動レベルの相関も確認できますが、今回のグラフでは特定の時間帯に活動が集中しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 活動が高まる特定の時間帯に対する明確なパターンを識別できるかもしれません。このデータからは少なくとも8時、15時の高活動が、特に顕著に出ています。
6. **直感的に感じられることと社会への影響**
– このグラフが示す活動スコアの変動は、人々が特定の時間帯に集中して活動していることを示唆します。これにより、例えばビジネス活動の最適化、労働時間の調整、リソースの配分などに利用できる可能性があります。
– また、異なる日の同時間帯で大きく変動する場合、イベントや外部要因の影響が考えられるため、それを基にした計画の変更や対応策の見直しが必要となることもあります。
このように、ヒートマップは視覚的に情報を伝える非常に有効な手段であり、さらなるデータ分析や仮説検証のための出発点として利用することができます。
個人WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップは、ある期間における個人のWEI平均スコアの時系列データを視覚化したものです。このグラフからは以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時間の経過に伴うスコアの変動は、まとまった一定のトレンドが見られませんが、特定の時間帯で高スコアが頻出していることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（7月19日、7月24日など）で異常なスコアの変動があります。これらはイベントや行動の変化を示している可能性があります。
3. **各プロット（色、密度など）が示す意味**:
– 色の変化はスコア範囲（0.60から0.85）を示しており、緑が高スコア、青から紫が低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一日の異なる時間帯でスコアが変動しています。特定の時間帯にスコアが高くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の中で、特に午後の時間帯に高スコアが集中しているようです。これは、特定の活動がその時間帯に行われている可能性があります。
6. **直感的かつ社会的・ビジネスへの洞察**:
– 人間はこのグラフを見て、生活習慣や行動が特定の時間帯に集中していると感じるかもしれません。ビジネス的には、ピークの時間帯に注目し、サービスの提供やマーケティング活動の調整に活用することが考えられます。
全体として、このヒートマップは時間帯ごとの生活パターンや重要なアクティビティを視覚化し、改善や最適化に役立てることができます。
社会WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップは、360日間の社会WEI平均スコアの変動を視覚化しています。以下に視覚的な特徴とインサイトを示します。
1. **トレンド**
– カラースケールの変化から、特定の時間帯にスコアが高くなる時期があります。黄色は高スコア、紫に近づくほど低スコアを示しています。
– 日付が進むにつれ、色が濃い紫に変化しており、スコアが低下する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月の特定の日（例えば、7月23日から24日にかけて）にはスコアが急激に低下していることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルは、特定の日付と時間におけるスコアを示しています。色が明るいほどスコアが高く、暗いほどスコアが低いことを示しています。
– 日中の特定の時間帯（例えば、8時や16時）にスコアが高くなる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間と日付の2軸で表現されており、特定の期間で相関関係が見られます。特に昼間の高スコアが際立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昼間の時間帯にスコアが高く、夜間には低くなる傾向があることから、生活リズムに影響されている可能性があります。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**
– 日中の活動が活発で、評価が高いことを示しています。これは労働時間や日中の社会活動が活発であることを反映するかもしれません。
– 急激なスコアの変動は、特定のイベントや出来事による一時的な影響を示唆しています。例えば、休日や特別なイベントの影響の可能性があります。
– このデータは、マーケティング戦略や社会プログラムの計画の最適化に役立てられるでしょう。
このヒートマップは、特定の時間と日付に大きな変動を示しており、その原因をさらに探ることで有用なインサイトが得られると考えられます。
全WEI項目 相関ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップは、生活カテゴリにおける様々なWEI（ウェルビーイングインデックス）項目同士の相関を示しています。以下の点に注目して分析を行います。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は期間内の相関を示すため、直接的なトレンド（上昇、下降など）は示されませんが、項目間の関係性の強さがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関係数の中では、特に「個人WEI（経済的余裕）」が他の項目に対して低めの相関を示しており、全体的なパターンから外れる傾向が見られます。
3. **各プロットや要素**
– プロットの色合いは相関の強さを表しており、赤色が濃いほど正の相関が強いことを意味します。反対に、青色は負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップでは時系列の変化はわかりませんが、360日間を通じた項目間の関連性の強さを示しています。たとえば、「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は多くの項目と強い正の相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」は比較的高い相関を示しています（0.86）。このことは、心理的ストレスと自由度、自治の感じ方が関連している可能性を示唆します。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目との相関が全体的に低く、独立した要素である可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 経済的余裕が他の幸福指標と必ずしも強い関連性を持たないことは興味深く、生活の質を向上させるためには多方面からのアプローチが重要であることを示しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の多くの項目との高い相関は、これらが社会の健康における重要な要素であることを示しています。ビジネスや政策形成においても、多様性や公正さの重要性が浮き彫りになります。
このような相関の視覚化は、重点的に改善が必要な領域を特定する上で非常に有用です。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは複数のカテゴリでのWEIスコアの分布を示しており、時系列ではありません。したがって、上昇や下降のトレンドは直接的には示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各ボックスには外れ値がいくつか見られます。特に「個人WEI（経済状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」では顕著です。これらは特定の集団や期間で異常な値があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図はデータの中央傾向、分散、外れ値を示します。
– 各箱の中央の線は中央値を示し、箱の上端と下端は四分位範囲を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではないため、直接的な関係性は示されていませんが、複数のカテゴリ間のスコアの分布や中央傾向の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」は中央値が低く、その分布も広いことから、評価が分かれている要素です。
– 全体として、個人に関するWEIは幅広い分布を持ち、社会的な要素に関するWEIは傾向が明確ではありません。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人々は一般的に「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済状態）」において変動が激しいため、生活の安定や幸福度に影響を与える重要な指標と感じるでしょう。
– ビジネスや社会において、ストレス管理や経済的安定を図る施策が必要であることが示唆されます。特に外れ値が多数見られる場合には、特定のグループに対する追加のサポートが求められます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、主成分分析（PCA）によって視覚化された散布図であり、生活カテゴリーのWEI（Weekly Economic Index）構成要素を示しています。それではこのグラフについて詳しく分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 全体として特定の上昇または下降のトレンドは見られません。データは広く均等に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は見られませんが、主成分1における極端な値（-0.4および0.4付近）がいくつかあります。これらは異常値または特徴的なデータポイントかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは、異なるWEIの構成要素を反映しており、主成分1と主成分2の組み合わせによって、各データポイントがグループ化されています。
– プロットの色や密度は、均一で特に密集した部分は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの具体的なタイミングは示されていませんが、主成分分析により、複数の変数がどのように相互に関連しているかを視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1の方が大きく寄与しており（寄与率 0.79）、データの分散の多くを説明していることがわかります。
– 主成分2は追加情報を補足していますが、その影響は少ないです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 生活に関するデータがこのように分布しているということは、それぞれの要素が異なる影響を生活に与えていることが推測されます。
– 時系列の詳細な分析が必要ですが、データ分布の広がりから、人々の生活や経済状況が多様である可能性が示唆されます。
– ビジネス面では、どの要素が主要なドライバーであるかを把握することで、より効果的な戦略を立てる手助けとなるでしょう。
このようなPCAグラフは、多次元データを視覚的に確認し、重要な要素や潜在的なパターンの発見に役立ちます。
本分析には、実績AI・予測AI・比較AI（前年比較）、説明可能AI（xAI/3σ誤差）に加え、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の**複数の機械学習モデルによる予測**を統合し、社会の変化を多角的に可視化しています。また、時系列データの詳細な傾向を捉えるための**異常検知**と**季節性分解（STL）**、さらに多変量データの構造を明らかにするための**主成分分析（PCA）**も導入しました。
各モデルの予測が実績とどのように異なるか、そしてどのモデルが最も高い精度で未来を予測しているかをご確認ください。表示されているデータ点やラベルに注目することで、より深い分析が可能です。インタラクティブグラフでは、直接操作して詳細な情報にアクセスできます。